原文：
www.kdnuggets.com/2017/01/foodpairing-tasty-approach-data-science.html
作者：Natalia Hernandez，Foodpairing。
当品牌准备创建新风味时，总会有一个构思阶段，开发者会问自己“我们接下来可以创造什么？”在 Foodpairing，我们通过结合消费者行为数据和科学分析的混合方法帮助品牌回答这个问题。
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当然，当公司试图自己回答这个问题时，他们会在模糊的前期阶段花费过多时间（这是新产品风味构思与开发开始之间的时间）。
在风味线开发的这一阶段，调查无效且昂贵，趋势报告过于笼统，无法为企业提供可操作的洞察。公司只能依赖直觉——这是一种高成本的风险。
我们将构建新风味线的方法命名为消费者风味智能（CFI），它缩短了产品开发过程中的模糊前期阶段。
消费者行为数据是 CFI 核心要素之一，因为它提供了关于消费者对新风味和口味期望的大量洞察。
我们在注意到公司面临三大日益严重的挑战以开发新风味线后，开发了这种方法。
首先，消费者不再完全忠于品牌——千禧一代的风味口味迅速变化，为了跟上这一变化，新产品不断上架。
第二，76%的新产品线扩展在一年内失败——我们将其归因于市场模糊前期缺乏精准。
第三，新一代敏捷公司已进入市场。例如，当地的工艺生产商通过高质量、符合潮流的产品创建强大的品牌。他们的开发周期比跨国公司短，从而缩短了市场上市时间。
总体而言，这为公司尝试新风味线创造了一个普遍风险较高的环境。为了解决这些众多挑战，我们创建了一个从更全面的角度考察市场的解决方案。
我们的数据科学家挖掘公共在线数据，这为我们提供了总体趋势洞察。然后，我们使用分子方法对食品进行分析。在这里，我们分析气味并测量其与其他风味的兼容性。我们还进行品牌分析，使用定性方法描述品牌本身，包括其视觉识别和语调，以及特定产品的属性，如质地和口味。然后，我们可以根据品牌身份分析对风味选项进行评分。
图 1：Foodpairing 如何可视化其匹配食材的方法。他们的分析识别出潜在的气味（如水果味、蔬菜味等）及其在成分中的主导程度。然后，他们可以将其与具有互补成分的其他成分连接起来。
采用科学、消费者数据、厨师灵感的市场研究方法的主要好处是它减少了研发团队试错的成本。
当前在模糊前端的工具箱已经不再足够。市场营销经理、研发厨师和研发经理缺乏可操作的市场和消费者洞察。如今，研究技术在评估阶段效果很好，但在创意生成阶段效果却不佳。
当数据成为创意的核心时，从市场营销到研发的利益相关者可以共同参与决策，对齐公司目标，并帮助提高成功推出的机会。
对我们来说，确保在正确的时刻将正确的风味推出到正确的市场是至关重要的。这是使新风味系列成功的关键。我们提供的市场研究与消费者当前和未来的偏好紧密相关。
我们不断投资于与市场关键参与者建立更多独特的数据合作伙伴关系。这使我们能够增强预测能力。
此外，我们真的希望快速消费品/食品行业对“大数据”的普遍不信任能减少。我们看到数据和数据驱动的策略如何改变了电影、音乐和汽车等行业。
我们觉得现在是时候在食品和饮料行业拥抱“数据科学”了。我们通过在市场研究组织中变得更加活跃来推动这一进程，以提高行业的可见性。作为市场研究圈的外部人士，我们对挑战该领域的参与者始终思考数据的下一个应用感到兴奋。
简介：Natalia Hernandez 是 Foodpairing 的数据科学家。她拥有来自马德里 IE 商学院的商业分析和大数据硕士学位以及工业工程学士学位。Natalia 的第一大热情是食物。在完成工程学学位之前，她曾就读于烹饪学校。
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